El fascinante mundo de los datos

Si te consideras un navegante en el océano de los datos, existen algunas ideas importantes que necesitas tener en tu mapa de navegación.

Te prometo que te dejarán asombrado.

Comprendiendo las diferencias entre Causa y Correlación

Hablemos de dos conceptos clave en este viaje: P(A | B) y P(A | do(B)). P(A | B) es la probabilidad de que suceda A dada la ocurrencia de B. P(A | do(B)), en cambio, es la probabilidad de que A ocurra dado que hemos provocado que B suceda.

• P(A | B) representa la probabilidad condicional de que suceda A dado que B ha ocurrido.
• P(A | do(B)) representa la probabilidad condicional de que A ocurra dado que hemos intervenido o causado que B ocurra.
• P(A ∩ B) es la probabilidad conjunta de que tanto A como B ocurran.
• P(B) es la probabilidad de que B ocurra.

Para entenderlo mejor, imaginemos que B es la lluvia, y A es un personaje llamado Tomás llevando un paraguas. P(A | B) sería la probabilidad de que Tomás lleve un paraguas dado que está lloviendo.

Pero, ¿qué sucede si le damos un paraguas a Tomás en un día soleado?

No podemos predecir si lloverá basándonos únicamente en los datos que tenemos. Esto sería P(A | do(B)), y requiere de conocimientos previos sobre cómo funciona el mundo para interpretarlo correctamente.

La Importancia de los Experimentos Científicos

Seguramente has escuchado hablar de los experimentos científicos. Se trata de dividir un conjunto de objetos, animales o personas en dos grupos: uno de control y uno de tratamiento. Se aplica una intervención al grupo de tratamiento y se deja al grupo de control tal cual. Si hay diferencias entre los dos grupos, es lógico atribuir estas diferencias al tratamiento.

Esto se conoce como Ensayo Controlado Aleatorio. Nos permite generar un tipo especial de datos donde P(Diferencia | Tratamiento) = P(Diferencia | do(Tratamiento)).

Como decía el famoso filósofo de la ciencia Karl Popper, «La ciencia no avanza por confirmaciones«. Lo que hace que los experimentos científicos sean efectivos es su capacidad para capturar información causal.

Los Algoritmos Estadísticos y la IA: No Todo es lo que Parece

Los algoritmos estadísticos y la inteligencia artificial solo pueden aprender P(A | B) de los datos brutos. Necesitan orientación humana o acceso a conocimiento real para ir más allá. Es una limitación matemática fundamental del uso de los datos por sí solos.

Reflexiones Finales: El Poder y los Límites de los Datos

En nuestra travesía por el mar de los datos, hemos explorado las profundidades de la correlación y la causación, hemos visto el valor de los experimentos científicos y nos hemos enfrentado a las limitaciones de los algoritmos estadísticos y la inteligencia artificial. Como un navegante en este océano, es esencial que comprendas estas ideas. Son las estrellas que te guiarán en tu viaje, las brújulas que te ayudarán a navegar. Pero, al igual que cualquier herramienta, tienen sus limitaciones. Solo tú, con tu ingenio, curiosidad y conocimientos, puedes superarlas y encontrar el camino correcto.